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Joined Aug 2020
分享 GitHub 上一本通俗易读的开源书籍《大模型基础》。
涵盖了大语言模型基础、模型架构演化、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等内容。
GitHub: https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs
共有 6 个章节，每章围绕一种动物展开讲解，并通过举例说明具体技术，让我们更容易读懂。
推荐 GitHub 上一款功能强大的跨平台 m3u8 下载工具：Fluent M3U8。
支持 AES-1280-CBC 解密、多线程并发极速下载、自定义请求头、监控下载进度等等特性。
GitHub: https://github.com/zhiyiYo/Fluent-M3U8
界面简洁、直观易用，支持 Windows、macOS 系统安装使用，有需求的不妨试下。
分享 GitHub 上一份收集整理了关于人工智能和机器学习的相关学习资源列表：Awesome AI/ML Resources。
涵盖了相关的关键概念、所需的数学基础、相关的职业、学习路线图、学习课程以及书籍等内容。
GitHub: https://github.com/armankhondker/awesome-ai-ml-resources
学习资料颇为全面，并为初学者提供了学习路线以及相关的免费资源。
同时也适合正准备面试 AI 相关岗位的同学学习。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款开源的实时键盘鼠标输入可视化工具：Keyviz。
安装该工具，可在电脑上直观显示到我们按下的键盘和鼠标，支持个性化定义显示效果。
GitHub: https://github.com/mulaRahul/keyviz
如果你经常需要录屏或者演讲，需要给大家展示你的操作过程，那么这款工具很实用。
分享 GitHub 上一个开源的 AI 语音面试官工具：Foloup。
根据职位描述自动生成相关的面试问题，并提供一个专属链接与面试者分享，进行自然的语音面试。
GitHub: https://github.com/FoloUp/FoloUp
面试结束后，AI 还会对面试者的表现，做出一份详细分析报告，并给予评分。
甚至提供了一个综合的仪表板，可用于跟踪所有候选人的表现和整体统计数据。
分享 GitHub 上一个去除图片上水印的开源解决方案：Watermark-Removal。
基于机器学习的图像修复方法，实现一键去除图片上的水印，从给出处理后的图像效果来看，与原图几乎一致。
GitHub: https://github.com/zuruoke/watermark-removal
有需求的，可通过 Google Colab，或者本地部署使用，此外本地部署对电脑有一定性能要求。
推荐 GitHub 上一款功能丰富的 Markdown 笔记编辑器：妙言。
无需联网，纯本地使用，支持语法高亮、深浅主题、多语言、演示模式、专注模式、PPT 模式、图床、LaTeX 等等功能。
GitHub: https://github.com/tw93/MiaoYan
类似 Typora，采用三栏极简的设计风格，目前仅支持 macOS 系统。
感兴趣的同学不妨试下。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款能从任何文档中提取文本的开源工具：Kreuzberg。
支持 PDF、图像、Word 文档等各种文件格式，自动化提取文本，以便用于检索增强生成（RAG）。
GitHub: https://github.com/Goldziher/kreuzberg
使用简单，且对 GPU 无要求，并提供了一个统一的异步接口，更高效地提取。
DeepSeek 官方给出本地部署 R1 模型的最佳相关设置。
- 不设定系统提示词
- Temperature（温度值）：推荐 0.6
除此之外，还提供了所用到的提示词：
文件上传
file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""
搜索：
# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
{search_results}
在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文，请列出所有相关的引用编号，例如[citation:3][citation:5]，切记不要将引用集中在最后返回引用编号，而是在答案对应部分列出。
在回答时，请注意以下几点：
\- 今天是{cur_date}。
\- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。
\- 对于列举类的问题（如列举所有航班信息），尽量将答案控制在10个要点以内，并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。
\- 对于创作类的问题（如写论文），请务必在正文的段落中引用对应的参考编号，例如[citation:3][citation:5]，不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求，选择合适的格式，充分利用搜索结果并抽取重要信息，生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长，对于每一个要点的论述要推测用户的意图，给出尽可能多角度的回答要点，且务必信息量大、论述详尽。
\- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答，尽量控制在5个点以内，并合并相关的内容。
\- 对于客观类的问答，如果问题的答案非常简短，可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。
\- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。
\- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。
\- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。
# 用户消息为：
{question}
同时，还给出防止模型绕过推理思考的建议。
在每个输出的开头强制要求模型以"<think>\n"开始其响应。
在 GitHub 上发现一个 Deep Research 开源版：DeeSearcher。
结合了大模型和向量数据库，为个人/企业知识管理、智能问答、信息搜索等场景提供高度准确的答案和全面分析。
GitHub: https://github.com/zilliztech/deep-searcher
支持本地文件导入，以及网络数据爬取等文档加载，支持 DeepSeek、OpenAI 等大模型。
微软出了一期学习 GitHub Copilot 的入门教程。
一共有 9 节课程，将教授我们如何有效使用 GitHub Copilot 并用于辅助编程。
通过该课程，将学会：
- GitHub 基础使用，包括理解和操作仓库、分支、提交和拉取请求。
- 了解 GitHub Codespaces 和 GitHub Copilot。
- 学会 GitHub Copilot 的自动完成功能、自定义选项和高级编程技巧。
GitHub: https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming
比较适合想了解 GitHub，并想使用 GitHub Copilot 辅助自己编程的我们学习。
推荐 GitHub 上一个基于 AI 强大的有声书工具集：LiberSonora。
包含了音频字幕提取、标题生成、多语言翻译等功能，支持离线使用，GPU 加速以及自定义大模型。
GitHub: https://github.com/LiberSonora/LiberSonora
提供 Docker 快速部署方式，支持通过 API 接口集成到现有工作流中使用。
推荐 GitHub 上一个简单易用的视频字幕翻译开源工具：Video Subtitle Master。
不仅能批量生成视频字幕，还支持将字幕批量翻译多语言，并提供可视化操作客户端，开箱即用，轻松上手。
GitHub: https://github.com/buxuku/video-subtitle-master
支持 DeepSeek、DeepLX、百度翻译、Ollama、火山引擎等等翻译服务。
兼容 Windows、macOS 系统，下载安装包，配置所需翻译服务，即可使用。
分享 GitHub 上一份精选模型上下文协议（MCP） 服务器列表：awesome-mcp-servers。
涵盖了浏览器自动化、云平台、命令行、社交平台、数据库、开发者工具、文件系统、搜索以及旅行交通等方面内容。
GitHub: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
小科普：MCP 是一种开放协议，通过标准化的服务器实现，使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源进行交互。
推荐 GitHub 上一个开源好用的 OpenAI 接口管理和分发系统：One Hub。
基于 One API 进行开发，新增了支持更多模型，加入了统计页面，以及完善非 OpenAI 模型的函数调用。
GitHub: https://github.com/MartialBE/one-hub
同时还带来全新的 UI 界面、用户仪表盘，以及管理员分析数据统计界面。
如果该项目对 One API 修改优化的内容，刚好是大家的需求，不妨试下它。
分享一份由 Hugging Face 出品关于智能体（Agent）的课程：Agents Course。
共有五个章节，涵盖了从智能体基础介绍到使用各种框架的构建实际应用案例，最终以构建一个基准测试项目结束。
GitHub: https://github.com/huggingface/agents-course
课程内容目前还没有完成，从往期 Hugging Face 出品的课程来看质量都是相当不错的。
如果感兴趣的同学，值得关注一下。不过需要一些基础的 Python 以及 LLMs 知识。
分享 GitHub 上一个能够快速且准确地将 PDF 转换为 Markdown 格式的工具：Marker。
不仅能将 PDF 文件，还能将图像以高精度快速转换为 Markdown、JSON 和 HTML 等格式。
GitHub: https://github.com/VikParuchuri/marker
支持处理表格、表单、数学方程式、链接以及代码块等内容，支持多种语言。
除此之外，还可以自动去除文档中非主要内容，如页眉和页脚等。
分享 GitHub 上一个能在苹果手机上使用 AI 聊天快捷指令：Siri Ultra。
无需下载任何 App，只需配置一个 API，即可通过 Siri 实时语音对话，体验到最新的大模型。
GitHub: https://github.com/fatwang2/siri-ultra
除此之外，还支持联网搜索以及网页总结。目前已支持 DeepSeek R1 + 联网。
也可以配置其他服务商，比如 OpenAI、Groq、Gemini、OpenRouter等。
并且提供了详细的使用指南，轻松把手上的 Siri 升级体验。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款开源的全能 AI 助理客户端：Cherry Studio。
内置 300+ 预配置 AI 助手，可多个模型同时对话，支持上传 png、docs、pdf 等文件格式，代码高亮显示等功能。
GitHub: https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
除此之外，还集成了全局搜索、对话管理、多语言翻译、拖拽排序等等实用功能。
同时支持主流 LLM 云服务，以及集成流行 AI Web 服务，还支持 Ollama 本地部署模型。
提供开箱即用的安装包，支持 Windows、macOS 以及 Linux 系统。值得大家安装一试。
分享 GitHub 上一个使用 DeepSeek 构建微信聊天机器人的开源方案：deepseek_project。
通过对接 DeepSeek API 与微信接口实现的智能聊天机器人，支持实时监听消息并自动化响应。
GitHub: https://github.com/1692775560/deepseek_project
除此之外，还支持上下文敏感型回复生成，以及异常流量熔断机制。
感兴趣的同学，建议使用小号尝试，谨防被封。 #AI创造营
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